Аудио как язык: новая эра в обработке речи

Архитектура MiMo-Audio представляет собой сложную систему, предназначенную для моделирования и манипулирования звуком, сочетающую в себе различные модули и слои для эффективной обработки и генерации аудиосигналов, что позволяет ей достигать высокой точности и гибкости в задачах, связанных со звуком.

Исследователи показали, что масштабное обучение моделей предсказанию следующего аудио-токена открывает путь к созданию систем, способных к обучению в процессе использования и превосходящих закрытые аналоги.

Белки по заказу: новый подход к созданию молекулярных связывателей

Для сложных мультицепочечных мишеней - H1 (димер), VEGF-A (димер) и TNF-αα (тример) - SeedProteo успешно сгенерировал связывающие молекулы (изображены пурпурным цветом), соответствующие заданным критериям успешности моделирования in silico.

Исследователи представили SeedProteo — модель, позволяющую конструировать белки с заданными свойствами, используя возможности диффузионных моделей и всесторонний учёт атомной структуры.

Звук и Реальность: Новый Тест для Искусственного Интеллекта

Оценка понимания физических законов моделью осуществляется посредством фреймворка PhyAVBench, использующего тест чувствительности к физическим параметрам (APST), в котором сравниваются сгенерированные аудиохарактеристики, полученные при небольших изменениях физических переменных (например, материала), с ожидаемыми закономерностями, а количественная оценка согласованности выражается в виде показателя контрастного физического отклика [latex]CPRS[/latex].

Ученые разработали новый комплексный тест, позволяющий оценить, насколько хорошо модели искусственного интеллекта понимают физические законы, лежащие в основе звука и видео.

Эмоциональный интеллект машин: новая модель мира

Мировая модель, основанная исключительно на физических закономерностях, оказывается неспособна предсказать поведение, обусловленное эмоциями, демонстрируя ограниченность чисто физического подхода к пониманию сложных систем.

В статье представлена инновационная система, способная предсказывать поведение человека, обусловленное эмоциями, сохраняя при этом общие возможности моделирования мира.

Языковые модели и геометрия вероятностного мышления

Модель Pythia-12B демонстрирует возможности байесовской геометрии в задачах, требующих анализа данных в больших масштабах, что позволяет ей эффективно оперировать сложными зависимостями и неопределенностями.

Новое исследование показывает, что большие языковые модели демонстрируют структуру, согласующуюся с принципами байесовского вывода, организуя неопределенность в рамках низкоразмерных ‘многообразий ценностей’.

Безопасное управление механическими системами: новый подход с учетом энергии

Байесовские барьеры, учитывающие энергию системы, обеспечивают консервативную оценку небезопасных областей фазового пространства (q,p), ограничивая их при условиях [latex]q \geq -1[/latex], [latex]0.15 \leq H(q,p)[/latex] и [latex]H(q,p) \leq 0.75[/latex], что демонстрирует возможность локального контроля над динамикой системы без необходимости в глобальном архитектурном решении.

В статье представлен метод обеспечения безопасности при управлении сложными механическими системами, основанный на сочетании машинного обучения и строгих математических гарантий.

Пределы сжатой памяти: Infini-Attention в компактных нейросетях

В ходе обучения модели, сравнение функции потерь демонстрирует превосходство архитектуры Infini-attention над базовой моделью, что свидетельствует о её большей эффективности в процессе оптимизации.

Новое исследование показывает, как механизм Infini-Attention позволяет улучшить процесс обучения небольших языковых моделей и расширить их возможности в работе с длинными последовательностями.

Мозг на волнах: Нейросети расшифровывают мысли по активности мозга

Модель SpectralBrainGNN, представленная на схеме, предназначена для классификации когнитивных задач посредством анализа спектральных характеристик данных, что позволяет эффективно выявлять закономерности в сложных когнитивных процессах.

Новое исследование демонстрирует, как анализ частотных характеристик связей в мозге позволяет с высокой точностью определить, о чем думает человек.

Обучение с подкреплением: Новый подход к локальной сходимости

Итерационный процесс QQ-приближения, применённый к марковскому процессу принятия решений Garnet при значительном расхождении норм, демонстрирует, что применение температурной гомотопии позволяет добиться сходимости, при этом затенённые области, обозначающие 25-й и 75-й процентили при различных начальных значениях, указывают на устойчивость метода, а пунктирная линия отмечает момент достижения целевого значения τ.

Исследователи разработали алгоритм, гарантирующий сходимость в обучении с подкреплением за счет адаптивной корректировки весов и учета стационарной нормы оператора Беллмана.